融合动力学与加速度传感器的汽车纵向坡度实时识别算法

本文主要探讨的是"基于汽车动力学与加速度传感信息的纵向坡度实时识别算法"，由冉旭、李亮、赵洵、宋健和杨财、曹明伦两位作者共同提出。他们在清华大学汽车安全与节能国家重点实验室和长安汽车股份有限公司汽车工程研究总院的研究背景下，针对汽车底盘及传动电控系统中纵向坡度的精确识别问题进行了深入研究。 纵向坡度是一个关键参数，它对车辆的控制策略执行和驾驶舒适性有着直接影响。然而，实际道路条件下，车辆的高频动态特性和复杂行驶工况会导致加速度传感器信号质量下降，这直接限制了通过直接使用传感器数据来准确估计坡度的能力。复杂的非线性模型虽然可能提供较高的精度，但往往难以实现实时处理。 为了克服这些挑战，作者提出了一个创新的方法，即融合加速度坡度法和汽车动力学坡度法。这种方法首先根据两种方法各自的高精度范围，通过计算置信因子来确定坡度的初始值。接着，利用广义迟滞滤波技术对原始数据进行平滑处理，以提高识别结果的精确性和稳定性。这种融合方法的优势在于运算量小、成本低且易于实现，因此适用于多种实时电控系统。 实验验证部分显示，该坡度识别算法在实车试验中表现出良好的有效性，证明了其在实际应用中的可靠性和实用性。通过对坡度信息的精确和平滑处理，该算法有助于提升汽车电子控制系统的工作效率和驾驶体验。 关键词包括：坡度识别、汽车电控系统、加速度坡度法、汽车动力学坡度法以及迟滞滤波。文章被归类于U461，反映了其在机械工程领域，特别是车辆工程方面的研究价值。这篇文章为解决汽车电子控制系统中的坡度识别难题提供了新的思路和技术手段。